MAKEathon 2026: AI Prototypes for Real-World Business Challenges, Hochschule für Wirtschaft FHNW

Die inzwischen siebte Ausgabe des MAKEathon ist parallel zu den Fortschritten im Bereich der künstlichen Intelligenz gewachsen. Seit der Integration als Modul des Bachelorstudiengangs Business Artificial Intelligence im Jahr 2024 richtet sich die Veranstaltung verstärkt auf agentische KI (Agentic AI) aus. Im Fokus steht dabei die Frage, wie KI-Agenten selbstständig oder gemeinsam mit Menschen innerhalb von Organisationen arbeiten können.

Die diesjährige Herausforderung forderte die Teilnehmenden dazu auf, Large Language Models (LLMs) mit Ontologien und Wissensgraphen zu kombinieren, um praxisnahe betriebswirtschaftliche Fragestellungen zu lösen. Die Veranstaltung stand Studierenden der FHNW sowie weiterer Hochschulen offen.

Die Vorbereitung begann bereits lange vor dem Wettbewerbswochenende. Anfang Oktober führten Vertreterinnen und Vertreter von sieben führenden Technologieunternehmen eine Reihe technischer Tutorials durch, die von Dr. Emanuele Laurenzi, dem Vorsitzenden des MAKEathon, moderiert wurden. In den Sessions erhielten die Teilnehmenden Einblicke in die Technologien und Methoden, die sie später während der Veranstaltung anwenden konnten.

Von der Überwachung regulatorischer Anforderungen bis zur KI-gestützten Entscheidungsfindung

Die teilnehmenden Teams bearbeiteten Herausforderungen aus verschiedensten Branchen und zeigten eindrucksvoll, wie künstliche Intelligenz einen konkreten Mehrwert für reale betriebliche Fragestellungen schaffen kann.

Für das Schweizer Energieunternehmen Eniwa AG entwickelten die Teams Lösungen zur Unterstützung des Regulierungsmonitorings. Ein Prototyp mit dem Namen Neovex identifizierte in Tests sämtliche 40 zuvor unbekannten Gesetzesänderungen. Eine weitere Lösung, RegRadar, reduzierte die anfallenden Token-Kosten um bis zu 92 Prozent.

Im Rahmen einer Challenge des KI-ZENTRUMS entwickelten die Studierenden KI-Assistenten für kleine und mittlere Unternehmen (KMU). Eine Lösung, JustMAKEIt, steht bereits online zur Verfügung. Eine weitere Anwendung, Pythia, nutzte ein Netzwerk aus sieben KI-Agenten und gelangte bei einem realen Unternehmensfall zur gleichen Empfehlung wie die Expertinnen und Experten der FHNW.

Auch die Teams, die mit dem Schweizer Anbieter für Open-Weight-KI-Modelle Apertus zusammenarbeiteten, erzielten bemerkenswerte Resultate. Einer Gruppe gelang es, die Anzahl korrekter Antworten durch die Erweiterung eines KI-Modells mit einer Ontologie zu verdoppeln. Ein anderes Team steigerte die Genauigkeit von Entscheidungen in einem Bewilligungsverfahren von 32,5 auf 92,5 Prozent.

Weitere Projekte widmeten sich Herausforderungen in den Bereichen Gesundheitswesen, Banking, Aufgabenmanagement und Forschung. Zu den entwickelten Lösungen gehörten Systeme, die Fieber und Zahnschmerzen bei Katzen erkennen können, Kunden-E-Mails automatisch in genehmigte Handelsaufträge umwandeln, Aufgaben den zuständigen Teams zuweisen sowie Antworten generieren, deren Aussagen jeweils mit einer überprüfbaren Quelle verknüpft sind.

Lernen an realen Herausforderungen

Ein zentrales Merkmal des MAKEathon ist der konsequente Praxisbezug. Statt an theoretischen Fallstudien zu arbeiten, entwickeln die Studierenden gemeinsam mit Unternehmen und Branchenexpertinnen und -experten Lösungen für reale geschäftliche Herausforderungen.

Während des gesamten Wochenendes wurden die Teams von Mentorinnen und Mentoren, Fachexpertinnen und -experten sowie Technologiepartnern unterstützt. Dazu gehörten unter anderem IBM, AWS, Microsoft, Google, Databricks und Graphwise. Zum Abschluss der Veranstaltung präsentierten die Teilnehmenden ihre Prototypen einer Jury aus Vertreterinnen und Vertretern von Hochschule und Wirtschaft.

Die nächste Generation inspirieren

Zum Programm gehörte auch der MAKEathon Youth. Am Samstagnachmittag besuchten 11 Jugendliche im Alter von 11 bis 16 Jahren den Campus Olten und entwickelten eigene KI-Anwendungen. Dabei beschäftigten sie sich mit Gesichtserweiterung (Face Augmentation), Objekt­erkennung und -verfolgung sowie dem Training eigener Machine-Learning-Modelle.

Gemeinschaftliche Leistung

Die Organisatoren dankten den Sponsoren Graphwise, Databricks, TD SYNNEX und metaphactory sowie den Technologiepartnern IBM, AWS, Microsoft und Google für ihre Unterstützung. Ein besonderer Dank galt auch den Challenge-Partnern, Mentorinnen und Mentoren sowie den Jurymitgliedern, die mit ihrem Engagement wesentlich zum Erfolg der Veranstaltung beitrugen.

Nach sieben Ausgaben zeigt der MAKEathon eindrücklich, wie wirkungsvoll Lernen durch praktische Anwendung sein kann. Die Veranstaltung bringt Studierende, Hochschulen und Unternehmen zusammen und schafft einen Raum, in dem neue KI-Technologien in konkrete Lösungen für reale Herausforderungen überführt werden.